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基于深度学习的变电站钢结构图纸标题栏文字检测与识别
被引量：
3
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作者
秦辞海
顾万里
《土木建筑工程信息技术》
2022年第2期110-115,共6页
为实现变电站工程建设中钢结构与电力设备的配套控制管理,需要从大量的钢结构图纸标题栏中识别相关信息,并与实物进行匹配。针对标题栏中字体模糊、表格形式多样、信息量混杂等问题,提出了基于深度学习CNN+RNN模型的文本检测和CRNN模型...
为实现变电站工程建设中钢结构与电力设备的配套控制管理,需要从大量的钢结构图纸标题栏中识别相关信息,并与实物进行匹配。针对标题栏中字体模糊、表格形式多样、信息量混杂等问题,提出了基于深度学习CNN+RNN模型的文本检测和CRNN模型的文字识别方法。对现有钢结构变电站工程施工现场钢结构数据集的检测与识别显示,该方法的检测精确率达到80%以上,识别准确率达到90%以上,均优于其他文本检测与识别方法。工程应用结果表明,该方法有效解决了因文字的大小、字体、颜色与排列方式等差异引起的特征提取困难,提高了变电站钢结构图纸标题栏文字识别的准确率。
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关键词
变电站
结构
文本检测
字识别
深度学习
图纸标题栏
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职称材料
题名
基于深度学习的变电站钢结构图纸标题栏文字检测与识别
被引量：
3
1
作者
秦辞海
顾万里
机构
国网上海市电力公司
出处
《土木建筑工程信息技术》
2022年第2期110-115,共6页
文摘
为实现变电站工程建设中钢结构与电力设备的配套控制管理,需要从大量的钢结构图纸标题栏中识别相关信息,并与实物进行匹配。针对标题栏中字体模糊、表格形式多样、信息量混杂等问题,提出了基于深度学习CNN+RNN模型的文本检测和CRNN模型的文字识别方法。对现有钢结构变电站工程施工现场钢结构数据集的检测与识别显示,该方法的检测精确率达到80%以上,识别准确率达到90%以上,均优于其他文本检测与识别方法。工程应用结果表明,该方法有效解决了因文字的大小、字体、颜色与排列方式等差异引起的特征提取困难,提高了变电站钢结构图纸标题栏文字识别的准确率。
关键词
变电站
结构
文本检测
字识别
深度学习
图纸标题栏
Keywords
Substation
Steel Structure
Text Detection
Text Recognition
Deep Learning
Drawing Title Bar
分类号
TU17 [建筑科学—建筑理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的变电站钢结构图纸标题栏文字检测与识别
秦辞海
顾万里
《土木建筑工程信息技术》
2022
3
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